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      text: `

$$
\begin{align*}
e^x & = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \frac{x^4}{4!} + \cdots \\
    & = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!}
\end{align*}
$$


**方法概述 (Method Overview)**

本研究旨在通过描述性统计方法对实验数据进行分析，以揭示数据的基本特征和分布趋势。描述性统计包括度量集中趋势的均值、众数和中位数，以及度量分散程度的方差、标准差和四分位距等。在本研究中，我们使用了均值（Mean）、方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）以及四分位间距（Interquartile Range, IQR）等统计量。其计算公式如下：

\[
\text{Mean} ( \bar{x} ) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i
\]  
\[
\text{Variance} ( \sigma^2 ) = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2
\]  
\[
\text{Standard Deviation} ( \sigma ) = \sqrt{\sigma^2}
\]  
\[
\text{Interquartile Range} = Q_3 - Q_1
\]  


$$
\\text{Mean} ( \\bar{x} ) = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^{n} x_i
$$

$$
\\text{Variance} ( \\sigma^2 ) = \\frac{1}{n-1} \\sum_{i=1}^{n} (x_i - \\bar{x})^2
$$

$$
\\text{Standard Deviation} ( \\sigma ) = \\sqrt{\\sigma^2}
$$

$$
\\text{Interquartile Range} = Q_3 - Q_1
$$



其中，\( x_i \) 表示观测值，\( n \) 是观测值的总数量，\( Q_3 \) 和 \( Q_1 \) 分别表示第三和第一四分位数。

**统计说明**

所有统计分析均使用 R 版本 4.2.3 和 Python 版本 3.11.4 完成。本研究的统计分析在极智分析平台 (https://www.xsmartanalysis.com/) 上进行，以确保结果的准确性和可重现性。

**结果（Results）**

**3.1 结果描述**

本研究分析的数据来源于一个大型的临床试验，包含数千个数据点。变量包括患者的年龄、体重、血压等。数据分布表现出某些偏态特征，但总体符合正态分布。样本量足够大，能够对描述性统计量进行稳健的估计。

**3.2 结果图表解读**

**Table 1: 关键描述性统计量的数据汇总**

| 变量 | 均值 | 标准差 | 中位数 | 四分位间距 |
|------|------|--------|--------|------------|
| 年龄 | 45.6 | 8.4    | 46     | 12         |
| 体重 | 75.3 | 14.2   | 74.5   | 20         |
| 血压 | 120.5 | 15.6  | 118    | 22         |

*表注：Table 1：总结各个变量的描述性统计量，展示了数据的中心和分散趋势。*

Table 1 展示了参与者年龄、体重和血压的基本统计描述。年龄的均值为 45.6 岁，标准差为 8.4，显示出中等程度的分散。体重的均值为 75.3 公斤，均值附近的标准差表示正常波动。血压的均值为 120.5 mmHg，标准差为 15.6。

年龄和体重的中位数与其均值接近，表明这些数据大致对称。四分位间距提供了数据中心 50% 的范围，有助于理解数据的变异性。

**总结 (Summarize)**

本研究通过描述性统计方法有效地描述了临床数据的基本特征。均值、中位数和标准差等统计量为我们提供了数据中心趋势和离散程度的综合视图。通过四分位距，我们捕获了数据的变异性区间。方法的应用揭示了不同变量在群体中的分布，为进一步的统计分析及模型建立提供了有力支持。

**参考文献**

1. Field, A. P. (2018). *Discovering Statistics Using R*. London: Sage Publications. 
2. Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2014). *Applied Statistics and Probability for Engineers*. John Wiley & Sons.
3. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). *Multivariate Data Analysis*. Cengage Learning EMEA.


      `,
      temp: `
  异常指标分析报告
1. 异常指标：
   - **黄体生成素 (LH)**：
     - 检测日期：2024-08-26
     - 检测结果：0.94 IU/L
     - 参考区间（卵泡期）：2.4-12.6 IU/L
2. 初步诊断：
   根据检测结果，黄体生成素 (LH) 水平显著低于卵泡期的参考区间。这种情况可能由以下原因导致：
   - **用药因素**：某些药物，如GnRH激动剂或拮抗剂，可能抑制LH的分泌。这些药物常用于治疗子宫内膜异位症或控制排卵（参考文献：Fertility and Sterility, 2015, Vol. 103, Issue 4, p. 1051）。
   - **生活方式因素**：剧烈运动、体重减轻或饮食失调可能导致内分泌功能紊乱，从而影响LH水平（共识：American College of Sports Medicine Position Stand, 2007, p. 5）。
   - **青春期发育延迟**：在青春期前期或青春期发育延迟的儿童中，LH水平可能较低（教材：《内科学》，人民卫生出版社，第九版，第724页）。
3. 进一步确认：
   为了进一步确认可能的疾病或原因，需要收集以下信息：
   - **患者的用药史**：详细记录患者近期使用的所有药物，包括非处方药和补充剂，以评估药物对LH水平的影响。
   - **生活方式和饮食习惯**：了解患者的运动量、饮食习惯、体重变化和心理压力情况，以评估这些因素对内分泌功能的潜在影响（指南：Endocrine Society Clinical Practice Guidelines, 2013, p. 1120）。
   - **病历和既往史**：检查患者的病历和既往健康史，以识别可能影响激素水平的慢性疾病或其他健康问题（教材：《内科学》，人民卫生出版社，第九版，第724页）。
总结：LH水平的显著下降可能与药物使用、生活方式因素或青春期发育延迟有关。建议进一步调查患者的用药情况、生活习惯和发育状况，以确定具体原因并采取相应措施。
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    type(); // 初始化打字机效果
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